Matlab svm工具箱 简易教程10分钟学会 速成！

资 源 简 介

Matlab svm工具箱 简易教程10分钟学会 速成！

详 情 说 明

Matlab的SVM工具箱提供了一个简单易用的接口来实现支持向量机算法，非常适合快速上手机器学习分类任务。本文将带你10分钟速通基本使用流程。

首先需要确保已安装Statistics and Machine Learning Toolbox，这是Matlab内置的机器学习工具包。主要用到其中的fitcsvm函数来训练模型，predict函数进行预测。

典型流程分为三步：准备数据、训练模型、预测评估。数据需要整理为特征矩阵和标签向量的形式，可以直接导入或从工作区变量转换。训练时只需指定核函数类型（如线性核或高斯核）和关键参数，工具箱会自动完成优化求解。

预测阶段将新数据输入训练好的模型即可得到分类结果。工具箱还提供交叉验证、性能评估等辅助功能。对于简单的二分类问题，通常只需调整C参数控制分类严格度即可获得不错效果。

掌握这些核心功能后，你就能处理大多数基础的分类任务了。进阶使用可以探索多分类扩展、自定义核函数等高级特性。